基于EWMA-VaR的企业整体现金流量预测模型.doc

基于EWMA-VaR的企业整体现金流量预测模型Vo1.25.No.2预测F0RECASTING2006年第2期基于EWMAVaR的企业整体现金流量预测模型迟国泰,吴珊珊,许文(大连理工大学管理学院,辽宁大连1l6024)摘要:在指数平滑法和VaR方法基础上,以预测企业现金流量为目标,以现金流量波动为约束备件.建立基于EWMA.VaR的企业整体现金流量预测模型.本模型的特点一是对企业整体现金流量逐年进行预测.得出预测现金流量的均值,提高现金流量的预测精度二是建立了企业整体现金流量风险约束备件,为企业财务风险规避提供依据.三是建立整体现金流量预测区间,使企业更好地做出财务决策.关键词:整体现金流量;现金流量预测;现金流量波动;VaRGARCH模型;现金流量预测区间中图分类号:F230,9文献标识码:A文章编号:10035l92(21)1)6)02.0049.115TheForecastModelofTotalCashFlowofCompanyBasedonEWMA-VaRMethodCHIGUO.tai.WUShanshan,XUWen(Sch(xdotManagement,DalianUnizrsityofTechnology,Dalianll6024,China)Abstract:Aimingatforecastingthecompanytotalcashflowinthefutureandtakingcashflowvolatilityassubjectedcondition,thispapersetuptheforecastmodelofcompanytotalcashflowbasedonEWMAVaRmethod.Onefeatureofthispaperistogettheaveragecashflowinthefuture.Itcouldimproveforecastingprecisionofthecashflow.Furthermore,thispapersetsupthesubjectedconditionoffluctuationrisk.Itcanforecasttheriskcausedbythefluctuationofcashflowandprovidefoundationofriskelusion.Thethirdoneistosetuptheforecastintervaloftotalcashflow.whichcouldletthecompanymakebetterfinancialdecision.Keywords:totalcashflow;cashflowforecast;volatilityofcashflow;VaR-AR(:Hmodel;forecastintervaloftotalcashfloW1引言企业现金流量预测是企业正常运行的重要前提,正确的现金流量预测能够为现金流量的变动进行准备,避免因现金短缺而造成应付款以及其他财务方面的需要.企业整体现金流量也是企业价值评估的重要环节,其主要目的是判断现金流量的发生数额,根据现金流量的预测数据进行企业价值评估.Rappaort提出了现金流量法的计算方法,在假设企业经营活动保持稳定增长的前提下,选取企业历史年份的营业收入,销售利润率,营业收入增长率,所得税率,固定资产和流动资产边际资金为基础,预测企业未来时期的现金流量llJ.Robert提出直接法预测现金流量,依据企业营业利润与折旧,资本性支出和营运资金支出的关系,直接计算现金流量llJ.但Robert和Rappaport的计算方法都假定企业保持稳定的利润增长率或者营业收入增长率,并假设营业现金流人与营业收入是相关的,而且呈现同比例变化;现金净流量与企业利润是相关的,而且呈现正比例变化.在实际中,这些假设是很难实现的,因此给现金流量预测带来困难.Sidford提出现金流量预测应考虑流动资产管理,财务掌控能力,成本预算等因素,并提出运用简单移动平均法,线性回归方法对现金流量进行预测l2.但预测方法比较简单,容易造成预测结果不精确.黄长江提出每一个企业要根据目前自己所处的环境,对自己所设的变量进行一系列的假设.变量分为主变量,技术变量,政策变量及与会计规则和定义相关的变量_3J.但由于变量较为复杂,不收稿日期2005.02.1l基金项目:国家自然科学基金资助项目(70471055.70441024);高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20040141026)?49?Vo1.25.No.2预测2006年第2期可控因素较多,因此也容易造成现金流量预测不准确.刘英雁提出对企业投资活动,筹集活动以及企业现金流转的平衡性进行分析,对整体现金流量进行预测.但所需预测变量繁多,容易造成预测误差较大.在目前的研究中,对现金流量的研究大多是从会计核算角出发,对影响现金流量的各种因素进行分析,并利用营业收入,销售成本和折旧等之间的相关关系,来判断现金流量的变化.当企业对营业收入,折旧等因素进行调整时,现金流量的数据就要发生偏差L5.6J.本文针对企业整体现金流量呈现动态性变化,运用指数平滑法对企业未来整体现金流量进行预测,提高预测精度,避免基于主观因素的简单相加及过多财务指标造成预测的结果不准确.并采用VaR和GARCH相结合的方法对现金流量的波动进行预测_8,同时结合整体现金流量均值,给出企业整体现金流量预测区间.针对预测现金流量的上下限,在预测资金出现冗余的情况下,做好如证券投资的准备;在预测资金出现不足的情况下,做好筹集不足资金的准备,为企业更好地做出经营现金流量整体现金流量筹资现金流量整体现金流量值,(1)式财务决策提供依据.2基于EWMA.VaR的企业整体现金流量预测原理(1)基于指数平滑法的企业整体现金流量预测原理自由现金流量等于公司的税后营业利润加上非现金支出,再减去流动资金,土地,厂房和设备以及其他资产的投资,不包括任何与筹资有关的现金流量.而整体现金净流量是指企业所有现金流入量减去所有的现金流出量的净余额,包括企业经营现金流量,投资现金流量和筹资现金流量l1,能够全面的反映企业的现金流量情况,因此本文预测企业整体现金流量.由于企业的现金流量呈现非线性变化趋势.首先将企业经营现金流量,投资现金流量和筹资现金流量值相加得出企业整体现金流量值,将其分别带入企业整体现金流量均值预测模型和基于VaRGARCH的现金流量最大波动量预测模型中,得出企业未来整体现金流量均值和在一定置信水平下,企业现金流量波动的幅度,从而给出企业整体现金流量预测区间.整体现金流量预测模型原理见.图1二次曲线EWMA预测的现金流量均值.(11)式VaR测量现金流量波动,(12)式GARCH预测波动性.(13)式图1企业整体现金流量预测模型原理(2)基于EWMA的企业整体现金流量均值预测原理针对企业整体现金流量呈现动态性变化和非线性趋势变化的情况,运用基于二次曲线的指数平滑法对企业未来整体现金流量逐年进行预测.指数移动平均方法(EWMA)对时间序列中的数据采取不等权重.根据历史数据距当前时刻的远近,距离近的数据赋予较大权重.用预测误差不断地对上期预测值进行修正,而得到新一期预测值ll.这种预测避免将财务数据简单相加以及选取众多财务指标等造成预测不精确,提高现金流量的预测精度.-50?企业未来整体现金流量预测区间,(14)式(3)基于VaRGARCH的企业现金流量波动预测原理由于企业现金流量呈动态性变化,因此运用VaR方法l7对现金流量波动的风险进行预测,得出在一定置信水平下(如置信度为95%)波动的幅度.VaR中的波动性运用GARCH(1,1)模型进行计算.GARCH是一种使用过去变化和过去方差来预测将来变化的时间序列建模方法,它的优势在于可有效的排除历史数据的过渡峰值l7J.采用VaR来估计现金流量的风险,解决了传统方法忽略现金流量的波动给企业带来财务风险,为企业现金周转和财务计划提供依据.迟国泰,等:基于EWMAVaR的企业整体现金流量预测模型3基于EWMA.VaR的企业整体现金流量预测模型3.1基于指数平滑法的整体现金流量均值预测模型由于不同企业的生命周期不同,评估期间也不同,本文用变量11代表不同企业整体现金流量的不同预测期间.根据二次曲线的指数平滑法计算预测期间T的整体现金流量均值.根据企业财务报表数据,计算整体现金流量(TotalCashFlow,TcF)值.整体现金流量由经营现金流量(OperationCashFlow,a),投资现金流量(InvestmentCashFlow,ICF)和筹资现金流量组成(FundraisingCashFlow,FCF),计算公式为mTcFt.JOCFtJ+ICF,一J+FcFtJ01.=1,2,t一1其中丁(为评估起始时间前第t一年整体现金流量值;OCF,一,为评估起始时间前第tJ年经营现金流量值;ICF一为评估起始时间前第t年投资现金流量值;F(1F,一,为评估起始时间前第t年筹资现金流量值;t为整体现金流量评估起始时间.应用基于指数平滑二次曲线预测模型对企业未来整体现金流量进行预测,见(2)(10)式1.通过评估起始时间前第t年整体现金流量值,求出整体现金流量初始值和平滑系数,进而求出评估期间整体现金流量的一次,二次和三次指数平滑,见(2)(6)式.tl=(TCFjTCFj1)(TCFjlTCFj一2)Jf3,t一2/(TCF,一lTCF,一2)(2)J=f111cF而=rrCF,一/tJ=1,2,t1(3)Jl;丁=(1_)JTCF向(4)J0;2+)丁=(1一)s(5)J=03+)=(卜)(6)J0其中为平滑系数,取值范围为0到1,通过(2)式确定;TCF而为整体现金流量初始值;T为评估期间;s+11,+11,5+11为评估期间整体现金流量的一次,二次和三次指数平滑.二次曲线指数平滑方程的系数估计,见(7)(9)式.n=3s;I+)7,一3;2+)+;(7)b=(65A);I+j-r一2(54A)2+)7.+(43a):3+)-r/2(1)(8)c=3;l+)-r一3;2+)-r+3+)-r/(1一.)(9)其中a,b,为二次曲线系数;为平滑系数;+1.,f十7,sf十-r.为评估期间整体现金流量的一次,二次和三次指数平滑.将二次曲线系数带入二次曲线的指数平滑法得出评估期间的整体现金流量预测值,计算公式为【mTCF,+-r=,+b11+0.5(,TT=l,2(10)其中F+为评估期间的整体现金流量预测值.通过(1)(1O)式可以求出企业整体现金流量在评估期间T的逐年预测值.预测期间的整体现金流量均值计算公式为【1of+丁CF-r=TCF,+/11l,2,T(11)f=f+l其中TCF为预测期间整体现金流量均值预测值.本模型的好处是采用指数滑动平均方法来估计现金流量,解决了以往将财务数据简单相加以及选取众多财务指标等造成预测不精确的问题,提高现金流量的预测精度.3.2基于VaR.GARCH的现金流量区间预测(1)基于VaR的现金流量波动预测由于预测的现金流量存在波动,因此运用VaR方法对整体现金流量的最大波动量进行预测.假定企业的现金流量呈正态分布,采用评估起始时间前一段整体现金流量历史数据,在一定的置信水平1一a(如置信水平为95%)和评估期间为11年的情况下,整体现金流量的最大波动量预测为(12)式VaRT=cI)一(1一d)口,(12)其中VaR为预测的评估期间11内整体现金流量最大波动量;(1一a)为置信水平1一a下标准正态分布反函数值.由正态分布表查出,例如置信水平ld为95%时,(1d)取1.645;口,为预测的第一年整体现金流量波动性.(2)基于GARCH模型的现金流量标准差预测GARCH模型是一种使用过去变化和过去方差来预测将来变化的时间序列建模方法,并且它的优势在于可有效的排除历史数据的过渡峰值,符合企?51?Vo1.25.No.2预测2006年第2期业整体现金流量历史数据存在过渡峰值现象.因此,本文采用GARCH(1,1)对即整体现金流量的波动性进行预测.GARCH模型由滞后的非预期回报平方项和一个自回归项组成,其计算公式为-l0J;:叫+犀;一l+;一l(13)其中为评估起始时间前第t期的预测方差.叫为常数项,决定企业整体现金流量波动的长期平均水平;口为回报系数;e;.为评估起始时间前第t一1期的残差平方,反映前一期现金流量的波动性;y为滞后系数;一.为评估起始时间前第t一1期的预测方差.通过将整体现金流量的历史数据带入Eviews软件,便可容易的实现这一回归过程,得到,口和y各系数值.将(13)式预测的整体现金流量的标准差代入(12)式中,得出企业的评估期间丁内整体现金流量最大波动量VaR.3.3企业现金流量区间预测模型将(11)式求出的企业评估期间丁现金流量的预测均值及(12)式求出的现金流量的波动风险值代入(14)式,求出企业整体现金流量的预测区间.在一定置信水平1一a下,用区间形式表示预测值.假设企业现金流量是服从正态分布,本文中的VaR.r为预期最大损失.根据企业整体现金流量呈正态分布的假设和标准正态分布的对称性,从而VaR也是预期最小收益.由图2可以清晰的看出.aR为预期/,最大损失/vaR为铡/,最小收/卜一O图2标准正态分布的对称性因此在置信水平为1一a下,企业整体现金流量预测值区间为TCFTVaRT,TC:FT+VaRTJ(14)其中TCF.r为企业现金流量预测均值;RT为企业的评估期间T内整体现金流量最大波动量.本模型的好处一是采用VaR来估计现金流量的最大损失,解决了传统方法忽略现金流量的波动给企业带来财务风险,为企业现金周转和财务计划提供依据.二是用区间形式表示整体现金流量预测值,这就避免了传统上用一个数据专断地表示预?52?测值的弊端,从而更能准确地反映现实整体现金流量预测值.三是针对预测现金流量区间的上下限,为企业在预测资金出现冗余的情况下,做好如证券投资的准备;在预测资金出现不足的情况下,做好筹资的准备.从而为企业更好地做出决策提供参考.4实证分析本研究选取青岛啤酒股份有限公司1994年至2004年财务数据-l2l,运用指数平滑法对其未来丁年内整体现金流量均值进行预测,并运用VaRGARCH模型对现金流量的波动性进行预测得到青岛啤酒股份有限公司整体现金流量预测均值.(1)基于EWMA方法的整体现金流量均值预测将表1第2至4列的经营现金流量,投资现金流量和筹资现金流量数据带入(1)式,得出青岛啤酒股份有限公司整体现金流量值,见表1第5列12l表1青岛啤酒股份有限公司整体现金流量值(万元)将表1第5列整体现金流量数据带入(2)(10)式,运用Matlab6.5得出二次曲线的系数a为2074.24,bT为8243.06,CT为2172.72;平滑系数为0.42.由(10)式得出二次曲线指数平滑方程为TCF,+T=2063+82193T+2195TT:1,2(15)将(15)式带入(11)式,得出评估期间T内企业整体现金流量均值为迟国泰.等:基于EWMAVaR的企业整体现金流量预测模型=(2063+82193丁+2195丁)/T(16),=fii=l,2,丁(2)基于VaRGARCH模型的现金流量波动量预测将青岛啤酒股份有限公司的表1第5列整体现金流量历史数据带入(13)式,运用Eviews软件得出GARCH(1,1)模型中cu,口和y值.由(13)式得到方差常数为=225000000+0.85(一12607)一0.242l333,开平方得到=4744.在置信水平la=95%时,由标准正态分布表查出,标准正态分布反函数值(1a)为1.645.运用(12)式得出青岛啤酒股份有限公司在评估期间丁内最大波动量为7803万元,即有VaR=7803(17)(3)现金流量区间预测将(16)式得出评估期间丁的整体现金流量均值及(17)式得出的整体现金流量最大波动量带入(14)式,得到在95%的置信度下,评估期间丁内,青岛啤酒股份有限公司整体现金流量预测区间.t+1l(2063+82193r+2195T2)/T一7803,十,(2063+82193r+2195T2)/T+7803(18)将评估起始时间为t=2005年,评估期间为丁20年时代入(18)式,则青岛啤酒股份有限公司20052025年的整体现金流量预测区间为(2063+8219320+219520.)/207803,=2005200520>(2063+8219320+2195202)/20+7803,/r万元,i=200544534,l14292万元.(4)整体现金流量预测值差异显着性检验在基于EWMA的整体现金流量预测值及现金流量波动幅度出来后,应考虑的问题是整体现金流量的预测值是否合理.首先以l994年的整体现金流量为初始值,预测表l第5列l999年至2003年的整体现金流量值,将其带入(1)(14)式,得到的预测结果与历史数据进行对比,见表2.表2运用指数平滑对19992003整体现金流量的预测及与历史数据对比要检验预测值是否合理也就是将真实值与预测值做差别显着性检验,看两者之间是否存在显着性的差异.若不存在差异即可说明预测值是合理的,同时也证明预测模型是合理的,反之如果检验存在差异性,则说明预测模型并不科学.本研究采用双样本异方差假设条件下的t检验过程【J,对整体现金流量预测均值和真实值进行检验.取置信水平为95%,查表得到t单尾临界值为1.94,双尾临界值为2.45.计算得到统计量Stat:一0.25<1.94<2.45.故说明青岛啤酒的实际值与预测值之间是差异不显着的.因此模型得到的预测值是合理的.参考文献:1李延喜,张启銮,李宁.基于动态现金流晕的企业价值评估模型研究J.科研管理,2004,(24):2127.2Si